組合せ最適化アルゴリズムエンジニア

■必須条件

* ソフトウェア開発のご経験（言語・年数は問わない）。 ＊上記加えていずれか当てはまるご経験を必須とします * toB向けSaaSのハイタッチなカスタマーサクセス経験者 * Salesforceなどの業務システムの技術コンサルや導入・運用経験 * エンタープライズ向けの開発案件のPM経験者

■必須条件

JavaScript（フロントエンドライブラリやNode.js）の実務経験３年以上 Gitやチーム開発の経験 状態管理の知識

■必須条件

・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上) 　・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築 　・機械学習モデルを利用したAPIの実装 　・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装 　・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験 ・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験 　・レコメンドシステム 　・自然言語処理 ・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験 　・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

■必須条件

※実務経験10年以上 ・機械学習アルゴリズムの知識 ・機械学習を用いた機能の開発経験 ・MLOpsの実装経験（デプロイ、監視、更新） ・コンピューターサイエンスの基本的な知識 ※ご自身のアウトプット（GitHub、Zennなど）に関するURLを共有いただけますと幸いです。 　できればコードが分かるものが好ましいです。

■必須条件

■大卒以上 以下の条件をすべて満たしている方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

■必須条件

・クラウド上でwebアプリケーションのフロントエンド・バックエンド双方の経験があり、 JavaScript, TypeScript等を含む開発経験を3年以上備えること ・データサイエンティストやユーザーとの対話に必要な、データ分析の知見を得ることに強い意欲を持ち、継続的な改善のため、ユーザーに対するわかりやすい説明、継続的な対話が可能なこと ・4年制大学または大学院を卒業・修了されていること

■必須条件

【すべて必須】 ・自然言語処理に対する深い知識と業務経験 ・理工系大学院を修了した方

■必須条件

データクレンジング（不揃いなデータからのデータ整理）経験 人工知能もしくは、機械学習、IoT、数理解析などに関わった経験

■必須条件

■ハードスキル * SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験（5年以上） * VertexAI, kubeflow, SageMaker, TFX, flyte等のMLフレームワークを用いた開発・運用経験 * dbt, snowflake, databricksいずれかの開発・運用経験 * gitを用いたチーム開発の経験 * GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験 * IaCの開発経験 * 複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験（直近含め5年以上） * 商用環境における機械学習機能の構築・運用経験（直近含め5年以上） * クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS）（直近含め5年以上） * 保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る * VPC構成、Cloud間の認証設定等のインフラレベル、及びアプリケーションレベルでの脆弱性対策等のセキュリティに関する実務経験 ■ソフトスキル * チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力 * 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 * 当社のバリューにフィットする方 * 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 * 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 * 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 * ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方

■必須条件

- 先端技術を社会実装することに対する強い熱量 - 機械学習 / 深層学習に関連する開発または研究の経験 - 自ら顧客と対話し、顧客課題を解決するAIシステムの要件定義・設計・実装・運用に携わった経験 - 限定された期間内でより高い性能のAIを開発できる仮説検証能力 - 限定された関与の中でプロジェクトのAIエンジニアチームの成果を最大化する高いマネジメント能力 - ビジネスレベルの日本語能力（日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当）

■必須条件

◎数学・統計の知見がある方（研修は数学の知識が前提となります） ◎コミュニケーション能力に自信がある方 ◎英語の論文を読むことに抵抗がない方

■必須条件

◎数学・統計の知見がある方（研修は数学の知識が前提となります） ◎コミュニケーション能力に自信がある方 ◎英語の論文を読むことに抵抗がない方

■必須条件

* ML/NLPに関する体系的な知識 * ML/NLP技術をプロダクトに組み込み、評価指標の設計や継続的な性能改善に取り組んだ経験（3年以上） * 主要なLLM API（OpenAI, Claude, Geminiなど）の利用経験 * WebアプリケーションやAPIの開発・運用経験 * GitHub等を用いたチーム開発の経験

■必須条件

- 機械学習・Deep Learning、数理統計学などの深い専門知識 - 「正解が定義されていない課題」に対し、自ら論文を探索し、仮説検証から実装までを完遂した経験 - 理工学系の修士・博士号、あるいはそれに準ずる高度な専門性・研究能力

■必須条件

・AIモデル開発（設計・学習・デプロイ・運用）の実務経験 ・データ収集、整理、クレンジング経験 ・上記に準ずるポートフォリオやアウトプットがある方も歓迎（GitHub、技術記事、個人開発など）

■必須条件

・機械学習やデータサイエンスに関する知識と経験 ・プロダクトマネジメントの経験 ・データ分析およびモデル評価のスキル ・ステークホルダーとのコミュニケーション能力

■必須条件

・Python2, Python3の実務経験（3年以上） ・AI/機械学習モデルの開発実務経験（3年以上） ・大学学部レベルの数学知識（線形代数・微分/積分） ・何らかのシステム開発経験（実務未経験可）

■必須条件

・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（5年以上） ・ソフトウェア開発におけるリード経験 ・チームリーダーやプロジェクト推進など、規模を問わず、設計・開発・運用やそれに伴う必要なコミュニケーションをリードした経験を重視 ・以下のうちいずれかの経験（2年以上） ・クラウドインフラを用いた共通基盤（インフラまたはバックエンド）の開発経験 ・検索システムまたは推薦システムの開発経験 ・SRE等の活動を通じたクラウドインフラの運用経験 ・機械学習システムにおいて、非機能要件や運用面を考慮しながら設計・開発・運用を行った経験 ・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 ・テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること 例：日本語能力試験N1程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等

■必須条件

・5年以上の機械学習モデル開発経験 ・機械学習モデルをプロダクトにリリース・運用した経験 ・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識 　機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験 　機械学習、統計のモデルの精度改善の経験 ・Python、Rust等を用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験 ・Google Cloud、AWSなどクラウドサービスを利用した業務経験 ・Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 ・Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験 ・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 　テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること - 例：日本語能力試験N1程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等

■必須条件

下記に列挙する機械学習・データ/エンジニアリングについてのスキルを保持していること。 [機械学習・データ] ・機械学習・ディープラーニングの技術に対する基本的な内容の理解とそれらを用いた課題解決のための実装経験がある。また探索的データ分析、特徴量エンジニアリング、モデル開発・評価において豊富な知見があり、課題や要件に沿ったアプローチの提案ができる。 ・SQL：SQLの構文を一通り理解し、記述、実行できる (各種JOINの使い分け。集計関数とGROUP BY､WITH 句など)。 ・統計：統計検定2級レベルの知識を保有し、実務で利用する事が出来る。 [エンジニアリング] ・システム設計：機械学習モデルをシステム導入する際のシステムアーキテクチャの検討が出来る。また､システム稼働中に発生する運用課題を洗い出す事が出来る。 ・アプリケーション開発：機械学習モデルを本番利用するためのアプリケーションを開発することが出来る。運用担当のインフラエンジニアやサービス開発担当のアプリケーションエンジニアとシステム導入にあたっての技術面の相談が出来る。 ・コンピューターサイエンス：応用情報技術者試験レベルのコンピューターサイエンスの知識を保有し、実務で利用する事が出来る。特に､計算量オーダーの概念を理解し、自身が開発した機械学習モデルの実行時間を見積もる事が出来る。見積もった実行時間や将来の予測対象数の拡大も考慮して、適切な手法選定に活かすことが出来る。 ・バッチ処理：パブリッククラウドを利用して､機械学習モデルの学習や推論処理実行のためのバッチ処理実装が出来る。後続のサービス開発側のジョブ実行を考慮したジョブ設計が出来る。ジョブのエラーハンドリングを行うための設計が出来る。 ・言語要件：日本語能力がネイティブレベルの方、または、日本語能力試験（JLPT）1級相当以上 ※下記テストを日本語能力試験（JLPT）の代替テスト・保有能力として認めます。 https://globis.box.com/v/japanesetest ・グロービスの事業、グロービス・ウェイに対する強い興味関心がある方

■必須条件

エンジニアリング力 ・Web系エンジニアとしての実務経験5年以上 以下のいずれかの開発経験 ・Python, Ruby, Go, Java などを用いたAPIの開発経験 ・JavaScript, TypeScript, Vue.js, React.js などを用いたフロントエンド開発経験 【現在の開発環境】 ・バックエンド：Python (Flask, FastAPI)、Go (Echo) ・フロントエンド：JavaScript / TypeScript (Vue.js, Nuxt.js) ビジネス力 ・論理的思考力。(定量思考力、要約力、仮説構築能力、コミュニケーション能力、など) ・ドキュメント作成能力。 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか) ・最低限の指示のもとで、ご自身で主体的にタスクを整理し自律的に業務を遂行していける自己管理能力。 ・関係者を主体的に力強く巻き込み形にしていく強い推進力。 ・プロジェクトマネジメント能力 。(完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し) マインドセット ・自分の領域を閉じずに新しいことにチャレンジすることを楽しめる方 ・グロービスの事業、グロービス・ウェイに対する強い興味関心がある方 ・言語要件：日本語能力がネイティブレベルの方、または、日本語能力試験（JLPT）1級相当以上

■必須条件

・何らかの業界にて、機械学習等のデータ分析案件における設計、実装、テスト、運用経験または、意思決定のためのデータ分析案件への従事経験 ・機械学習に関連する基礎的な代数・確率・統計知識 ・AWS/GCPの利用経験

■必須条件

■ハードスキル * SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験（5年以上） * gitを用いたチーム開発の経験 * GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験 * IaCの開発経験 * 複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験（直近含め5年以上） * 商用環境における機械学習機能の構築・運用経験（直近含め5年以上） * クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS）（直近含め5年以上） * 保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る ■ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットしている方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方